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Enregistrement W6939230389 · doi:10.60692/xtydc-tcy23

Espèces Ligneuses de Savanes Sèches du Nord du Togo : Considérations Socioculturelles et Relations de Pouvoir des Parties Prenantes

2021· article· fr· W6939230389 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Cultural environmentResource management (computing)Bushmeat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les espèces ligneuses du nord du Togo sont sujettes à de diverses utilisations pour satisfaire des besoins multiples des populations et leur gestion implique plusieurs acteurs. L'objectif de l'étude est d'apprécier les connaissances endogènes de ces espèces ligneuses, les préférences et les similarités. L'approche méthodologique est basée sur des enquêtes ethnobotaniques et socioéconomiques menées auprès de 14 groupes ethniques par interview individuel et par focus groups. Les analyses ont porté sur la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) des usages selon la méthode de Sorensen et sur la catégorisation des parties prenantes. Au sein des différents groupes socioculturels ciblés, il ressort un consensus, notamment sur les espèces utilisées pour une catégorie d'usage donnée. L'utilisation courante des espèces ligneuses est orientée simultanément sur deux grands types d'usages à savoir : (i) usages alimentaires, médicinaux, fourragères et rituels ; et (ii) usages artisanal, bois énergie et bois de service. Elle est rare pour un type spécifique d'usages cosmétiques ou hygiéniques. Ces usages sont similaires à quatre grands regroupements ethniques. Le résultat des inventaires réalisé sur l'ensemble des espèces ligneuses montrent que, 42 de ces espèces présentent une vulnérabilité forte. Les réalités socioculturelles et la promiscuité entre les groupes ethniques déterminent les connaissances et les choix de biens et services écosystémiques. Ainsi, il est recommandé que les programmes d'aménagements forestiers tiennent compte de ces facteurs y compris, les responsabilités locales de même que les influences et les intérêts des parties prenantes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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